従来の連想記憶モデルの多くは，学習過程と想起過程とが分離されている。しかし，脳内において，学習と想起とは分離されたものではないと考える方が自然である。また，ネットワークに記憶させるパターンがあらかじめ全てわかっているとは限らない。そこで，既知のパターンが入力されるとそれを想起し，未知パターンが入力されると新しいパターンとして学習するネットワークを考える。
その学習法として，浅川が提案した逐次学習法がある。この学習法はネットワーク内の個々のニューロンが単独で自分の内部状態から判断して逐次的に学習を行なっていく学習法である。この学習法で学習パラメータである不応性項の係数αを変化させ，アルファベットパターンを学習し，その特性を検討する。